Matryoshka Multimodal Models

最新推荐文章于 2025-12-12 18:01:47 发布
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分类专栏： LLM Daily Multimodal 文章标签： 语言模型 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/c_cpp_csharp/article/details/139443456
本文提出M3多模态模型，灵感来自俄罗斯套娃，学习将视觉内容表示为嵌套标记集，以适应不同粒度的信息。M3允许在推理时动态调整视觉粒度，提供效率与精度的平衡。实验表明，COCO基准测试仅需9个视觉标记就能达到类似全标记的准确性，同时揭示了性能提升的空间。

本文是LLM系列文章，针对《Matryoshka Multimodal Models》的翻译。

Matryoshka多模态模型

摘要

大型多模态模型（LMM），如LLaVA，在视觉语言推理中表现出了强大的性能。这些模型首先将图像嵌入到固定的大量视觉标记中，然后将它们输入到大型语言模型（LLM）中。然而，这种设计导致高分辨率图像和视频等密集视觉场景的token数量过多，导致效率低下。虽然存在token修剪和合并方法，但它们为每个图像产生单一长度的输出，并且不能在信息密度与效率之间进行灵活的权衡。受Matryoshka Dolls概念的启发，我们提出了 M 3 M^3 M

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当俄罗斯套娃遇上交响乐团：解码Meta AI的“思想俄罗斯方块“
步子哥的博客
11-26 37
当Meta AI的科学家们将目光投向音视频语音识别（AVSR）——这个需要同时"听懂"声音和"读懂"嘴唇的艰巨任务时，他们发现了一个令人不安的真相：传统LLM就像一位贪婪的食客，对输入的"数据密度"有着永不满足的胃口。：Meta的MoME是"效率革命家"，HKUST的MOME是"医疗守护者"，Mixture of Multimodal Experts是"通用协调员"，Mixture of a Million Experts是"极限探险家"，而M-MoE则是"弹性训练师"。本文的主角，是前者。
Jina CLIP v2：多语言多模态的文本图像向量模型
Jina AI 的博客
11-22 1692
多模态向量通过统一的数据表示，实现了不同模态数据的搜索和理解，是神经检索和多模态生成式 AI 应用的基石。今天，我们推出了全新的通用多语言多模态向量模型 —— jina-clip-v2。该模型基于 jina-clip-v1 和 jina-embeddings-3构建，并实现了多项关键改进：性能提升：v2 在文本-图像和文本-文本检索任务中，性能较 v1 提升了 3%。此外，与 v1 类似，v2 ...
Matryoshka Diffusion Model 套娃级联超分扩散模型 论文笔记
xiaozhi77的博客
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扩散模型是生成高质量图像和视频的实用方法，但由于计算和优化的挑战，学习高维模型依然是一项艰巨的任务。现有方法通常采用在像素空间训练级联模型的方法，或者使用一个单独训练的自编码器的下采样潜在空间。本文提出了Matryoshka扩散模型，这是一个端到端的高分辨率图像和视频的合成框架。扩散过程即在多分辨率联合对输入进行降噪，并使用将小尺度输入的特征和参数嵌入大尺度输入中的NestedUNet架构。此外，MDM还支持从低分辨率到高分辨率的渐进式训练时间步（schedule），从而显著改善了的高分辨率生成的优化结果。
视觉理解和推理领域新突破-俄罗斯套娃（Matryoshka Multimodal Models）多模态模型
声纹感知 洞察芯声
06-03 1612
M3方法学习了在同一模型架构和权重下，学习多粒度、从粗糙到精细的标记表示，使其能够轻松调整以适应各种计算或内存限制。
多模态大模型研究每日简报（2025-07-17）
shayuchaor的博客
07-18 672
在数据方面，RetinaLogos提出视网膜图像合成框架并构建140万条标注数据集，另有研究利用游戏代码生成多模态推理数据；训练策略上，GLAD框架通过梯度正则化提升模型泛化能力；应用层面，智能虚拟超声系统（IVS）实现医患机器人三方交互，放射学专用大模型MAIRA-2揭示内部表征机制；文生图技术方面，改进的MAR模型将推理步骤减少93%；安全领域提出AutoSteer框架增强多模态大模型防御能力。这些工作为医学影像、安防检测、人机交互等场景提供了新解决方案。
AI-Compass Embedding模型模块：15+主流向量化技术的多模态语义表示生态，涵盖文本图像音频嵌入、RAG检索增强、向量数据库集成与工程化实践
丨汀、的博客
07-15 464
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Jina Embeddings：高性能多模态向量模型的演进之路
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
08-18 1310
Jina Embeddings 是由 Jina AI 研发的开源文本/多模态向量模型系列，旨在解决传统向量模型的三大瓶颈：往期文章推荐: 5. 总结与技术展望 Jina Embeddings 的核心贡献在于：
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 815
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深度学习下载包时可能会遇到的问题及解决方案
m0_50481455的博客
12-09 487
若确实下载安装了CUDA ，但是此时输出的CUDA是否可用为否，应该是torch的版本为cpu版本导致，刚刚的下载包的语句如果总是下载的是cpu版本，我们考虑直接去网站下指定包，再进行安装。CUDA Version表示的是驱动支持的最高 CUDA 版本，去官网下载 CUDA ，我这里是12.2，表示下载的版本最大只能是12.2。然后下载包时，比如本地环境是Python3.9，找包下载时候，3.9要下对应cp39的包。下载好后，执行语句安装。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
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本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 345
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
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摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
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12-12 270
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
宝马，如何建设一座AI汽车工厂？｜产业AI案例
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12-12 895
网络设备每天在后台发出巨量的可观测性数据，它们大多数被丢弃、被忽略、被埋没在日志平台里。Syslog、Flow、Telemetry 是三类最常用的基础信号，但它们一直没有在企业里发挥出该有的价值——所谓“看起来都有，出了问题却找不到原因”。过去几年里，我几乎把所有大型网络的事故复盘都做过一遍，最后得出的共同结论是：事故不是因为没有可观测性，而是因为信号太分散、太原始，而人类根本处理不过来。这篇文章的目标很直接：把 Syslog、Flow、Telemetry 三种信号，做成可输入 AI 的高质量特征，进而构建
大模型的监督微调基础详解
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在预训练完毕之后，我们的模型已经成为了一个学习完所有知识的学生，但是他缺乏用适当的方式表达知识的能力，还是停留在续写文本的阶段，无法直接回答我们的问题，所以监督微调这个时候就出来了，这个指令微调的作用，就是让模型在预训练的基础上，通过特定的数据和训练，让模型能够更好的回答用户的问题。 预训练一般包括三大要素，网络结构，损失函数，训练数据。指令微调和预训练的方式几乎没有区别，只是训练数据的不同。
创始人IP与AI融合：重构信任与引领变革
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通过个人品牌的塑造，企业能够增强与用户之间的情感连接，提升认同感。举办此次峰会，是希望帮助更多中小企业家认识到技术趋势与品牌建设的重要性，从而更好地把握未来发展机遇。另一方面，人工智能能够全面提升企业在内容创作、客户转化等环节的效率，助力构建可持续的商业系统。活动汇聚了来自全球的创始人、行业专家及媒体代表，共同探讨在人工智能与个人品牌价值并重的时代背景下，企业如何应对挑战、实现持续发展。本次峰会还设置了多场主题分享与圆桌对话，聚焦人工智能的应用前景与未来商业趋势，为参会者提供了交流与合作的平台。
获客软件VertGrow AI销冠助力全新私域获客策略
VertGrow的博客
12-08 588
在竞争激烈的市场中，获客软件VertGrow AI销冠成为企业实现主动获客的重要工具。VertGrow AI销冠凭借先进的AI技术，助力企业制定全新私域获客策略，通过精细化管理，提高客户转化率，实现高效获客。无论是小型创业公司还是大型企业，都能通过这一解决方案获得显著提升，开启高效的客户获取之旅。
Nomic Embed v1.5 Matryoshka Representation Learning
07-13
Nomic Embed v1.5 中的 Matryoshka Representation Learning (MRL) 技术是一种先进的文本表示方法，它通过在不同维度上构建嵌入向量来增强模型的灵活性和适应性。该技术允许用户在使用过程中动态调整嵌入维度，从而满足不同的计算资源需求或性能要求[^1]。 ### MRL 的技术原理 Matryoshka Representation Learning 的核心思想是将高维嵌入空间分解为多个低维子空间，并且这些子空间之间具有层次结构。具体来说，在训练过程中，模型不仅学习到一个完整的高维嵌入表示，同时也在每个较低维度上生成相应的嵌入表示。这种设计使得每一个较粗粒度的嵌入都能保留足够的信息量以支持下游任务的需求，而更细粒度的嵌入则提供了更高的精度[^2]。 这一过程可以通过对比学习实现，首先从无监督数据中提取特征，然后逐步过渡到有标签的数据集进行微调，确保了模型能够捕捉到高质量的语义信息[^3]。 ### 应用场景 Nomic Embed v1.5 利用了 MRL 技术，可以在不牺牲太多准确性的前提下提供多种嵌入尺寸的选择。这对于需要根据实际应用场景平衡效率与效果的应用非常有用，例如： - **搜索系统**：对于大规模文档检索，可以采用较小的嵌入维度以加快查询速度。 - **推荐系统**：当处理实时推荐时，可能只需要部分维度即可做出有效预测。 - **资源受限设备**：移动设备或其他内存有限的环境中，可选用更低维度的嵌入减少计算负担。 此外，由于其灵活的特性，MRL 还适用于那些对延迟敏感的应用程序，其中快速响应时间比最高可能的准确性更为重要[^4]。 ### 示例代码 下面是一个简单的 Python 伪代码示例，展示了如何利用支持 MRL 的库来获取不同维度的嵌入： ```python from nomic import embed # 初始化嵌入模型实例 model = embed.load('nomic-embed-text-v1.5') # 假设我们有一个文本输入 text_input = "这是一个测试句子。" # 获取指定维度的嵌入向量（比如 64 维） embedding_64d = model.encode(text_input, dimension=64) # 同样地，获取 128 维的嵌入向量 embedding_128d = model.encode(text_input, dimension=128) ``` 这段代码演示了如何加载一个预训练好的 Nomic Embed 模型并编码文本到不同维度的向量空间中。请注意，这只是一个简化版的例子；实际应用中可能会涉及更多细节如批处理、归一化等步骤。
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